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在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉和机器视觉成为了人工智能领域的重要分支，它们之间既有紧密的联系，也有各自独特的侧重点，本文将从两者的定义、联系与区别等方面进行探讨。
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定义
1、计算机视觉
计算机视觉是指利用计算机和人工智能技术，从图像或视频中提取、分析和理解信息的过程，其主要目的是让计算机像人眼一样感知和理解视觉世界。
2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，它侧重于在工业生产、质量检测、机器人等领域中，通过图像处理和模式识别技术，实现机器自动识别、定位、跟踪和操作等功能。
联系
1、技术基础相同
计算机视觉和机器视觉在技术基础方面具有高度相似性，都依赖于图像处理、模式识别、深度学习等技术，这些技术为两者的发展提供了强大的支持。
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2、目标相似
计算机视觉和机器视觉都旨在让计算机具备感知和理解视觉世界的能力，从而实现智能化，虽然两者在应用领域上有所不同，但目标是一致的。
3、研究方法相近
计算机视觉和机器视觉在研究方法上存在诸多相似之处，如：图像预处理、特征提取、分类、跟踪等，这些方法在两者中的应用有助于提高系统的性能。
区别
1、应用领域不同
计算机视觉的应用领域较为广泛，包括人脸识别、视频监控、自动驾驶、医学图像分析等，而机器视觉则主要应用于工业生产、质量检测、机器人等领域。
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2、系统复杂度不同
计算机视觉系统通常较为复杂，需要处理大量的图像数据，对计算资源的要求较高，而机器视觉系统则相对简单，主要针对特定场景下的图像处理任务。
3、侧重点不同
计算机视觉侧重于从图像中提取和解析信息，实现对视觉世界的理解和认知，而机器视觉则侧重于在特定场景下，实现对图像的识别、定位、跟踪和操作等功能。
计算机视觉和机器视觉在技术基础、目标和研究方法上具有紧密的联系，但在应用领域、系统复杂度和侧重点上存在一定的区别，随着人工智能技术的不断发展，两者将继续相互借鉴、融合，为人类创造更多价值。
标签： #计算机视觉和机器视觉的联系
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